用OLS法估计模型[img=127x28]17e0c8a9d759c1d.png[/img]的参数,要使参数估计量为最佳线性无偏估计量,则要求( )。
未知类型：{'options': ['', ' [img=83x29]17e0c8a9f186568.png[/img]', ' [img=93x29]17e0c8a9fe63e3b.png[/img]', ' [img=21x28]17e0c8aa0b1c5df.png[/img]服从正态分布', ' X为非随机变量,与随机误差项[img=1x1]17e0a6a55067d30.gif[/img]不相关。'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['', ' [img=83x29]17e0c8a9f186568.png[/img]', ' [img=93x29]17e0c8a9fe63e3b.png[/img]', ' [img=21x28]17e0c8aa0b1c5df.png[/img]服从正态分布', ' X为非随机变量,与随机误差项[img=1x1]17e0a6a55067d30.gif[/img]不相关。'], 'type': 102}
举一反三
- 用OLS法估计模型[img=127x28]17e448f653a6ec6.png[/img]的参数,要使参数估计量为最佳线性无偏估计量,则要求( )。 未知类型：{'options': ['', ' [img=83x29]17e448f66a31367.png[/img]', ' [img=93x29]17e448f67538314.png[/img]', ' [img=21x28]17e448f68051dc4.png[/img]服从正态分布', ' X为非随机变量,与随机误差项[img=1x1]17e435c199f0eab.gif[/img]不相关。'], 'type': 102}
- 函数f(x)=[img=40x76]17e0bf8d391c13e.png[/img]的不连续点为( ) 未知类型：{'options': ['x=0', ' x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=2kπ(k=0,±1,±2,…)', ' x=0和x=[img=43x39]17e0bf8d4513730.png[/img](k=0,±1,±2,…)'], 'type': 102}
- 已知X的分布律为P(X=-1）=1/4,P(X=0）=1/4,P(X=1）=3/8,P(X=3）=1/8,则E(2X+1）=（ ），E([img=42x20]17e0c5d65688ad3.jpg[/img]）=（ ）。
- （5切比雪夫不等式）设随机变量X的期望E(X)=μ，方差D(X)=[img=14x17]17e43703436673a.jpg[/img]，利用切比雪夫不等式估计P{|X-E(X)|[img=30x16]17e437fbfd2e01c.jpg[/img]}>; () A: 1/9 B: 1/3 C: 8/9 D: 1
- 设E(X)=-1,D(X)=4,则由切比雪夫不等式估计概率[img=129x19]17e43e949f1399d.jpg[/img] A: 0 B: 0.5 C: 5/9 D: 1